【図解】学習と推論の適正な配置

クラウド・サービスとして完結するアプリケーション、例えば、検索サービスやソーシャル・メディア、オンライン・ショッピングなどは、クラウドで学習と推論を行うのが一般的です。

一方、前節で紹介した監視カメラへの適用では、学習はクラウドで行い、学習済のモデルをデバイス側に転送してデバイス側で推論し、その結果として得られたデータをクラウドにフィードバックし、モデルの精度を高めてゆく方法が用いられてきました。しかし、このやり方では、高速応答が求められる場合には必ずしも適切に対処できません。

例えば、工場の工作機械の制御、自動車やドローンの操作といった場合、クラウドのような潤沢なシステム資源がデバイス側にはなく、限られたリソースで、センサーで取得したデータを高速に計算処理しなければなりません。また、クラウドとデバイスでの通信で生じる「遅延」がボトルネックになります。処理が遅れてしまうと、それが事故につながる危険もあります。

また、工場に設置される機械には個体差があります。個々の機械毎のわずかな動作の違いに合わせて変化を高速に予測し、自動的に補正や制御をしなければならない場合があります。

このような用途では、学習は遠くのデータセンターに設置したクラウドで処理し、推論はデバイス側で行うというやり方では、対処できません。

そこで、デバイス自体あるいはデバイスに近い場所に学習と推論を行う仕組みを配置し、通信に伴う遅延を極力なくして、リアルタイムに結果を出さなくてはなりません。

そのために、学習と推論をデバイス側で行うことができる低消費電力で学習と推論を高速に処理できる半導体デバイス（AIチップ）や、低い処理能力のプロセッサーでであっても処理目的を絞ることで高速に学習と推論が行えるソフトウェアが使われています。

機械学習を効果的に使ってゆくには、用途によって適切な場所に学習と推論を配置することも考えなくてはなりません。

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